原形网络的acc、loss计算

请问各位，以上模块是用来计算acc和loss嘛？原理是什么？谢谢大家！

# log args
default_fields = 'loss,acc'
parser.add_argument('--log.fields', type=str, default=default_fields, metavar='FIELDS',
                    help="fields to monitor during training (default: {:s})".format(default_fields))
default_exp_dir = 'results'
parser.add_argument('--log.exp_dir', type=str, default=default_exp_dir, metavar='EXP_DIR',
                    help="directory where experiments should be saved (default: {:s})".format(default_exp_dir))

基于Monster 组和GPT的调写：
不是用来计算 acc 和 loss 的，而是来设置训练过程中的日志记录和实验结果保存的参数

• parser.add_argument() 用来添加命令行参数，用于控制训练过程中的参数设置；
• --log.fields 参数用来指定在训练过程中需要记录的指标，包括损失函数 loss 和准确率 acc；
• --log.exp_dir 参数用来指定实验结果的保存目录，也就是模型训练过程中产生的数据、模型文件和日志文件保存的位置。

• 通常，在模型训练过程中，要记录模型的损失函数和准确率等指标，便后续评估模型的性能。这里，--log.fields 参数用来指定需要记录的指标，通常是逗号分隔的字符串形式，比如 loss,acc。然后，训练过程中每个迭代周期结束后，就会自动记录相应的指标值到日志文件中。而 --log.exp_dir 参数用来指定保存实验结果的目录，以便后续对模型进行评估和复现。

反正，以上代码主要是用来设置训练过程中的参数和日志记录，并不是用来计算 acc 和 loss 的。

Python和Pytorch模块可以用来计算acc和loss，原理是通过计算模型的预测结果和真实结果之间的差异，从而计算出acc和loss。参数--log.fields和--log.exp_dir用来指定记录和保存acc和loss的字段和路径。